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    <title>技术人员简历</title>
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        .subsection-content ul li::before {
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	.subsection-content ul li ul {
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        .subsection-content ul li ul li {
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        .subsection-content ul li ul li::before {
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        footer {
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</head>
<body>
    <button class="pdf-download" id="downloadPDF">
        <i class="fas fa-file-pdf"></i> 下载PDF简历
    </button>
    
    <header>
        <h1 class="name">孙晨曦</h1>
	<!--
        <h2 class="title">腾讯混元 / 语音omni</h2>
	-->
        <div class="contact">
            <div class="contact-item">
                <i class="fas fa-envelope"></i> 工作地点: 北京
            </div>
            <div class="contact-item">
                <i class="fas fa-envelope"></i> v13552635119@sina.com
            </div>
            <div class="contact-item">
                <i class="fas fa-phone"></i> 134-3972-4191
            </div>
	    <!--
            <div class="contact-item">
                <i class="fab fa-linkedin"></i> linkedin.com/in/zhangming
            </div>
	    -->
	    <!--
            <div class="contact-item">
                <i class="fab fa-github"></i> github.com/zhangming
            </div>
	    -->
        </div>
    </header>

    <div class="resume-section">
        <div class="section-header" onclick="toggleSection(this)">
            <h2><i class="fas fa-graduation-cap"></i> 教育背景</h2>
            <i class="fas fa-chevron-right arrow expanded"></i>
        </div>
        <div class="section-content" style="display: none;">
            <div class="subsection">
                <div class="subsection-content">
                    <p><strong>控制理论与控制工程</strong> | 中国科学院(现中国科学院大学)自动化所 | 2010年 - 2013年 | 工学硕士</p>
                    <p><strong>自动化</strong> | 南京大学 | 2006年 - 2010年 | 工学学士</p>
                    
	            <!--
                    <div class="time-period" style="margin-top: 16px; margin-bottom: 12px;">专业认证</div>
                    <ul>
                        <li>AWS机器学习专家认证</li>
                        <li>Google TensorFlow开发者认证</li>
                        <li>NVIDIA深度学习架构师认证</li>
                    </ul>
                    
                    <div class="time-period" style="margin-top: 16px; margin-bottom: 12px;">学术成果</div>
                    <ul>
                        <li>ACL、EMNLP、NeurIPS等顶会发表论文8篇</li>
                        <li>担任多个AI顶会审稿人</li>
                        <li>参与国家重大AI专项研究</li>
                    </ul>
	            -->
                </div>
            </div>
        </div>
    </div>
    
    <!--
    <div class="resume-section">
        <div class="section-header" onclick="toggleSection(this)">
            <h2><i class="fas fa-user-tie"></i> 专业技能</h2>
            <i class="fas fa-chevron-right arrow expanded"></i>
        </div>
        <div class="section-content">
            <p>资深AI工程师，8年人工智能领域经验，专长于大规模语言模型设计与优化。在NLP创新应用、模型压缩与高性能推理领域有深入研究和丰富实践经验。</p>
            
            <div class="tag-cloud">
                <span class="tag">Python</span>
                <span class="tag">PyTorch</span>
                <span class="tag">Transformer</span>
                <span class="tag">Hugging Face</span>
                <span class="tag">模型量化</span>
                <span class="tag">LangChain</span>
                <span class="tag">多模态模型</span>
                <span class="tag">RAG框架</span>
                <span class="tag">LLM微调</span>
                <span class="tag">分布式训练</span>
            </div>
        </div>
    </div>
    -->
    
    <div class="resume-section" id="llm-section">
        <div class="section-header" onclick="toggleSection(this)">
            <h2><i class="fas fa-brain"></i> 大模型相关工作</h2>
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        </div>
        <div class="section-content">
            <div class="subsection">
                <div class="subsection-header" onclick="toggleSubsection(this)">
                    <h3>腾讯TEG | 混元大模型团队 | 核心成员</h3>
                    <i class="fas fa-chevron-right arrow expanded"></i>
                </div>
                <div class="subsection-content">
                    <span class="time-period">2024年8月 - 至今 | 语音-文本预训练+对话SFT+RL</span>
                    <ul>
                        <li>对话大模型多阶段continue training的实验设计/数据配比设计/模型训练，同时保证模型不降智</li>
                        <li>语音对话数据的设计/构建，为更高质量的对话体验做human in the loop的数据构建流程</li>
			<li>构建评价体系，用deepseek等LLM as reward，量化人工主观标准，用online-DPO兜底对话模型文本内容表现</li>
                        <li>业绩：
                            <ul>
				<li>支持了混元O模型的首次上线</li>
				<li>主导了语音对话的高沉浸感、拟人性数据设计，为下一代语音对话的体验，做了充足的准备</li>
                            </ul>
			</li>
                    </ul>
                    <span class="time-period">2024年12月 - 至今 | 强化学习在语音识别/语音对话/语音生成上的探索</span>
                    <ul>
                        <li>业界普遍认为语音输出的好坏标准难以做主观拟合，但我组织技术小组，根据 1 万条语音，梳理多场景语音需求，梳理了生成语音 vs 人类语音差异的一套语音评价体系</li>
                        <li>总结出一套结合语义和语音的可执行的语音caption人工标注流程，可以做到高效标注出语音好坏的优质数据</li>
			<li>挑战了在最难的自然度/拟人度维度上标注正负例，在5k数据上进行了offline DPO训练，除WER等客观指标外，在语义相关的"自然度/拟人度"方面，有CMOS>0.3明显的提升。在"聊天感"的音色上优势明显。为后续语音reward model的设计提供了指导</li>
                        <li>复现seed-ASR的WWER 强化学习，通用测试集上WER有5%的相对下降</li>
                        <li>业绩：
                            <ul>
				<li>验证了强化学习在语音生成上的潜力，为将来"基于丰富语音caption和长链的reward model"应用到语音对话/生成提供了实践的可能性</li>
				<li>强化学习在语音识别任务上带来的收益，支持了混元O模型的首次上线</li>
                            </ul>
			</li>
                    </ul>
                    <span class="time-period">2024年11月 - 至今 | 流式语音encoder+流式ASR</span>
                    <ul>
                        <li>带小组研发基于ssl的流式语音encoder，在多测试集上超越whipser-large encoder部分的性能，从而在encoder+LLM下游任务ASR上达到更优性能</li>
                        <li>业绩：
                            <ul>
				<li>经自研的encoder+LLM续训ASR任务，wer有30%相对优势，由于内容理解正确性提高，间接提高了语音对话质量</li>
				<li>自监督方案，具有泛化到广义音频理解的潜力，为下一步混元voice模型泛化到音频理解打下一定基础</li>
                            </ul>
			</li>
                    </ul>
                    <span class="time-period">2024年8月 - 2024年10月 | 数据管线小组的建设和部分管理工作</span>
                    <ul>
                        <li>临时带组建设第一套可用的数据管线流程，为千万小时级语音数据积累，打下重要基础</li>
			<li>串接数据处理管线各个算子，和工程同学合作，充分利用CPU算力和GPU算力，以达到高效数据处理</li>
                    </ul>
                </div>
            </div>
            
            <div class="subsection">
                <div class="subsection-header" onclick="toggleSubsection(this)">
                    <h3>腾讯TEG AI平台部 | 语音生成大模型 | 8人leader</h3>
                    <i class="fas fa-chevron-right arrow expanded"></i>
                </div>
                <div class="subsection-content">
                    <span class="time-period">2023年4月 - 2024年8月 | 研发优化语音大模型</span>
                    <ul>
                        <li>数据管线建设: 完成大数据管线处理(下载、切分、降噪、评估、转写、韵律标注等)提效—— 训练提效——评测提效工具链建设</li>
                        <li>在llama框架上复现vall-e方案, 带团队做改进, 以解决稳定性/音色解耦问题
                            <ul>
				<li>音频token BPE压缩, 缩短序列长度, 解决特定问题以降低WER；</li>
				<li>调整参数topk/topp/repetition penalty, 解决特定问题以降低WER；</li>
				<li>提高prompt text - prompt speech匹配度降低音色克隆WER；</li>
				<li>encodec第一层蒸馏hubert, 解耦语义信息, 改善音色解耦水平, 提高音色克隆相似度；</li>
				<li>引入文本续写+音频续写+TTS预训练, 因具备一定语义理解能力而导致表现力收益；</li>
				<li>金标-银标-铜标数据配比组合尝试, 模型size摸高, 最大2B dense (实验都是基于V100), 最终取得稳定性-表现力balance；</li>
                            </ul>
			</li>
                        <li>业绩：
                            <ul>
				<li>完成 120 万小时(约 320B 个 token)有效可训练数据的积累 (当时在业界较领先)</li>
				<li>在表现力/语音复刻能力/稳定性(WER 指标)方面，几乎接近业界最领先效果(字节豆包)，与字节 seed 团队当时技术报告对比 具体指标如下(使用与 seedTTS 报告中相同的测试集): WER(字错率，越低越好): 字节 0.87%，我们 1.01%;ICL语音复刻能力/SMOS:字节0.85，我们0.82; 表现力(人工主观指标，越高越好):字节MOS分 4.3，我们4.15</li>
				<li>2023年终五星；</li>
                            </ul>
			</li>
                    </ul>
                </div>
            </div>
        </div>
    </div>
    
    <div class="resume-section">
        <div class="section-header" onclick="toggleSection(this)">
            <h2><i class="fas fa-layer-group"></i> 大模型之前的工作</h2>
            <i class="fas fa-chevron-right arrow"></i>
        </div>
        <div class="section-content" style="display: none;" id="previous-work">
            <div class="subsection">
                <div class="subsection-header" onclick="toggleSubsection(this)">
                    <h3>腾讯TEG AI平台部 | 面向游戏的高拟人TTS | 10人leader</h3>
                    <i class="fas fa-chevron-right arrow"></i>
                </div>
                <div class="subsection-content">
                    <span class="time-period">2021年12月 - 2023年4月</span>
                    <ul>
                        <li>带领团队，从0搭建TTS系统，包括前端系统、TTS声学模型、TTS声码器、歌唱合成系统，歌唱-说话统一框架</li>
                        <li>带领团队，完善完成TTS特征设计、case率降低、表现力提升等工作，达到稳定可用水平</li>
                        <li>带领团队，推进极高自然度对话TTS方案的研发</li>
                        <li>业绩：
                            <ul>
				<li>从0到1搭建TTS框架和团队建设；
				<li>高表现力语音生成技术：2022年团队成员高分中一篇interspeech2023；
				<li>形成一套业务支持解决方案，支持王者荣耀陪玩、元梦之星业务；
				<li>2022年终五星；
                            </ul>
			</li>
                    </ul>
                </div>
            </div>
            
            <div class="subsection">
                <div class="subsection-header" onclick="toggleSubsection(this)">
                    <h3>百度TPG 语音技术部 | TOB的云上TTS 2.0 | 小组长</h3>
                    <i class="fas fa-chevron-right arrow"></i>
                </div>
                <div class="subsection-content">
                    <span class="time-period">2020年3月 - 2021年6月</span>
                    <ul>
                        <li>带领团队，结合细粒度condition控制+注意力优化+基频时长能量控制，将Tacotron2的稳定性达到智能客服领域企业级要求，SER率首次降至低于0.01%(业界最低)</li>
                        <li>成功上线单模型-多人-双语-多风格可控声学模型，赋能百度云呼叫中心TTS更强的技术竞争力，获得业务方好评和订单</li>
                        <li>设计了一种声学-声码器交替训练方案，形成一种云端少数据量精品化定制音库的技术方案，获得业务方好评，带来大量订单</li>
                        <li>业绩：
                            <ul>
				<li>彻底解决了SOTA模型Tacotron2的稳定性问题；</li>
				<li>形成一套双语、多风格、多音色的端到端声学模型框架，该框架可以完成跨语种、风格控制、音色迁移等任务；</li>
				<li>300句少数据量精品化定制音库的技术方案，让公司语音生成效果在TOB市场更优竞争力；</li>
                            </ul>
			</li>
                    </ul>
                </div>
            </div>

            <div class="subsection">
                <div class="subsection-header" onclick="toggleSubsection(this)">
                    <h3>百度TPG 语音技术部 | 歌唱合成及音乐生成 | 小组长</h3>
                    <i class="fas fa-chevron-right arrow"></i>
                </div>
                <div class="subsection-content">
                    <span class="time-period">2020年7月 - 2021年11月</span>
                    <ul>
                        <li>带领团队研发歌唱合成技术，完成歌唱合成的数据筛选、清洗，声学模型、声码器的研发和优化，达到业界领先水平</li>
                        <li>歌唱-说话统一声学模型、歌唱声码器研发，只需20说话数据即可建立唱歌能力，是当时业界SOTA</li>
                        <li>研发风格可控的歌唱旋律生成以及多轨音乐生成技术</li>
                    </ul>
                </div>
            </div>

            <div class="subsection">
                <div class="subsection-header" onclick="toggleSubsection(this)">
                    <h3>百度TPG 语音技术部 | 声音克隆 | 小组长</h3>
                    <i class="fas fa-chevron-right arrow"></i>
                </div>
                <div class="subsection-content">
                    <span class="time-period">2019年10月 - 2020年5月</span>
                    <ul>
                        <li>带领团队，研发多子带RNN通用neural vocoder，大幅提高推理效率，实时率指标提高2倍，上线小度智能音箱</li>
                        <li>带领团队，将melgan升级为多子带melgan，保持性能的同时模型参数量减少25%，上线到端侧百度地图语音包</li>
                        <li>业绩：
                            <ul>
				<li>业内首次落地全神经网络通用声码器，入围2020年度百度最高奖；</li>
                            </ul>
			</li>
                    </ul>
                </div>
            </div>

            <div class="subsection">
                <div class="subsection-header" onclick="toggleSubsection(this)">
                    <h3>百度TPG 语音技术部 | 端侧TTS | 小组长</h3>
                    <i class="fas fa-chevron-right arrow"></i>
                </div>
                <div class="subsection-content">
                    <span class="time-period">2020年4月 - 2020年9月</span>
                    <ul>
                        <li>Tacotron2压缩 + 创新提出ddsp+多子带melgan的方式压缩模型，显著降低端侧运行功耗、提高了推理速度，成功落地到百度app端侧和百度地图端侧语音包</li>
                        <li>业绩：
                            <ul>
				<li>业内首个全神经网络语音生成系统在端侧高效部署；</li>
                            </ul>
			</li>
                    </ul>
                </div>
            </div>

            <div class="subsection">
                <div class="subsection-header" onclick="toggleSubsection(this)">
                    <h3>百度TPG 语音技术部 | TOB的云上TTS 1.0 | 小组长</h3>
                    <i class="fas fa-chevron-right arrow"></i>
                </div>
                <div class="subsection-content">
                    <span class="time-period">2019年1月 - 2020年1月</span>
                    <ul>
                        <li>提出轻量级自回归声学模型Melrnn，自然度接近Tacotron2且简单易训，为公司拿下订单</li>
                        <li>相同发音人超阿里云竞品 (GSB 0.767：0.232)，并在POC中取得优势，增加公司业务订单</li>
                        <li>先后落地LPCNet和多子带RNN声码器，兼顾了效率和效果，首次将全深度学习的声学和声码器上线私有云服务，替换全部云服务传统音库，帮助公司品牌升级</li>
                        <li>业绩：
                            <ul>
				<li>在业界没有解决SOTA模型(Tacotron2)稳定性难题的情况下提出了可行的中间方案，完成业务需求且超过竞品，获业务方高度评价；</li>
                            </ul>
			</li>
                    </ul>
                </div>
            </div>

            <div class="subsection">
                <div class="subsection-header" onclick="toggleSubsection(this)">
                    <h3>百度TPG 语音技术部 | 深度学习语音生成的工业化 | 核心成员</h3>
                    <i class="fas fa-chevron-right arrow"></i>
                </div>
                <div class="subsection-content">
                    <span class="time-period">2018 - 2019</span>
                    <ul>
                        <li>提出并落地了syllable级并行WAVERNN声码器，参与模型调优和工程优化，解决了首包响应时延，在CPU上将实时率降到1以下，当时为业界首次将神经网络声码器落地</li>
                        <li>业绩：
                            <ul>
				<li>该项目使百度成为世界第二、国内首个提供工业级实时深度学习TTS服务的公司，参与其中；</li>
                            </ul>
			</li>
                    </ul>
                </div>
            </div>

            <div class="subsection">
                <div class="subsection-header" onclick="toggleSubsection(this)">
                    <h3>百度TPG 语音技术部 | 若干小项目 | 核心成员</h3>
                    <i class="fas fa-chevron-right arrow"></i>
                </div>
                <div class="subsection-content">
                    <span class="time-period">2017 - 2018</span>
                    <ul>
                        <li>百度小程序《AI说唱》:音频变换C++功能开发，支持了百度开发者大会的宣传工作</li>
                        <li>拼接合成数据与模型训练自动化工具:完善传统语音合成技术的工具链，语音建设效率提升2倍</li>
                        <li>基于MDN的拼接合成:将传统声码器的基于状态级别的最优路径挑选，升级为，利用MDN网络预测帧级参数来进行路径
挑选，显著提升了合成效果</li>
                    </ul>
                </div>
            </div>
        </div>
    </div>
    <div class="resume-section" id="llm-section">
        <div class="section-header" onclick="toggleSection(this)">
            <h2><i class="fas fa-brain"></i> 学校经历</h2>
            <i class="fas fa-chevron-right arrow expanded"></i>
        </div>
        <div class="section-content">
            <div class="subsection">
                <div class="subsection-header" onclick="toggleSubsection(this)">
                    <h3>课外项目</h3>
                    <i class="fas fa-chevron-right arrow expanded"></i>
                </div>
                <div class="subsection-content">
                    <ul>
                        <li>初代LINUX操作系统内核代码改进:基于Linux0.11内核源码和intelIA32手册，以C和汇编语言重写操作系统，改进了内 核的内存管理</li>
                    </ul>
                </div>
            </div>
            
            <div class="subsection">
                <div class="subsection-header" onclick="toggleSubsection(this)">
                    <h3>嵌入式系统开发(研究生课题)</h3>
                    <i class="fas fa-chevron-right arrow expanded"></i>
                </div>
                <div class="subsection-content">
                    <ul>
                        <li>双轮自平衡机器人，传感器、控制算法优化、C语言电机控制程序开发</li>
                        <li>优化双轮自平衡机器人的平衡站立和行走的稳定性问题</li>
                    </ul>
                </div>
            </div>

            <div class="subsection">
                <div class="subsection-header" onclick="toggleSubsection(this)">
                    <h3>南京大学交响乐团</h3>
                    <i class="fas fa-chevron-right arrow expanded"></i>
                </div>
                <div class="subsection-content">
                    <ul>
                        <li>南京大学交响乐团重要成员。2007年曾随乐团赴德国莱比锡进行为期10天的交流演出</li>
                    </ul>
                </div>
            </div>
        </div>
    </div>
    <div class="resume-section" id="llm-section">
        <div class="section-header" onclick="toggleSection(this)">
            <h2><i class="fas fa-brain"></i> 自我评价</h2>
            <i class="fas fa-chevron-right arrow expanded"></i>
        </div>
        <div class="section-content">
            <div class="subsection">
                <div class="subsection-header" onclick="toggleSubsection(this)">
                    <h3>专业素质</h3>
                    <i class="fas fa-chevron-right arrow expanded"></i>
                </div>
                <div class="subsection-content">
                    <ul>
                        <li>有提出自己新思路的创新意愿和能力，有较强的自驱力和成事的心</li>
			<li>传统TTS经验8年，大模型一线持续跟进</li>
			<li>有一定的团队管理经验</li>
                    </ul>
                </div>
            </div>
            
            <div class="subsection">
                <div class="subsection-header" onclick="toggleSubsection(this)">
                    <h3>团队管理</h3>
                    <i class="fas fa-chevron-right arrow expanded"></i>
                </div>
                <div class="subsection-content">
                    <ul>
                        <li>在腾讯做过10个人的虚线组长</li>
                        <li>在百度是6个人研发小组负责人，同时支持2~3个业务方向；期间团队成员均在自己的方向上有优良的产出</li>
                    </ul>
                </div>
            </div>

            <div class="subsection">
                <div class="subsection-header" onclick="toggleSubsection(this)">
                    <h3>其他素质</h3>
                    <i class="fas fa-chevron-right arrow expanded"></i>
                </div>
                <div class="subsection-content">
                    <ul>
                        <li>自驱力强，积极主动</li>
                        <li>有一定风险偏好，愿意接受挑战，不给自己设限，有”成功”欲望</li>
                        <li>对声音敏感，有音乐修养，麦霸，15岁小提琴十级</li>
                    </ul>
                </div>
            </div>
        </div>
    </div>
    
    
    <footer>
        <p>© 2025 孙晨曦的简历 | 本简历使用HTML5实现，支持响应式浏览与PDF导出</p>
        <p style="margin-top: 6px; font-size: 0.85rem;">最后更新：2025年6月</p>
    </footer>
    
    <script>
        // 页面加载时初始化状态
        document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() {
            // 展开大模型工作部分
            const llmSection = document.getElementById('llm-section');
            const llmContent = llmSection.querySelector('.section-content');
            llmContent.style.display = 'block';
	
            const educationSection = document.querySelector('.resume-section');
            const eduContent = educationSection.querySelector('.section-content');
            eduContent.style.display = 'block';
            // 设置展开箭头样式
            educationSection.querySelector('.arrow').classList.add('expanded');
            
            // 展开所有子部分
            const llmSubsections = llmSection.querySelectorAll('.subsection-content');
            llmSubsections.forEach(sub => sub.style.display = 'block');
            
            // 折叠其他部分
            const otherSections = document.querySelectorAll('.resume-section:not(#llm-section) .section-content');
            otherSections.forEach(section => {
                if (!section.style.display) {
                    section.style.display = 'none';
                }
            });
            
            // 折叠其他部分的箭头
            const otherArrows = document.querySelectorAll('.resume-section:not(#llm-section) .arrow');
            otherArrows.forEach(arrow => arrow.classList.remove('expanded'));

            const previousWorkSection = document.getElementById('previous-work');
            if (previousWorkSection) {
                const subsections = previousWorkSection.querySelectorAll('.subsection-content');
                subsections.forEach(sub => sub.style.display = 'none');

                const arrows = previousWorkSection.querySelectorAll('.arrow');
                arrows.forEach(arrow => arrow.classList.remove('expanded'));
            }
        });

        // 折叠/展开主部分
        function toggleSection(element) {
            const section = element.closest('.resume-section');
            const content = section.querySelector('.section-content');
            const arrow = element.querySelector('.arrow');
            
            if (content.style.display === 'block') {
                content.style.display = 'none';
                arrow.classList.remove('expanded');
            } else {
                content.style.display = 'block';
                arrow.classList.add('expanded');
            }
        }
        
        // 折叠/展开子部分
        function toggleSubsection(element) {
            const subsection = element.closest('.subsection');
            const content = subsection.querySelector('.subsection-content');
            const arrow = element.querySelector('.arrow');
            
            if (content.style.display === 'block') {
                content.style.display = 'none';
                arrow.classList.remove('expanded');
            } else {
                content.style.display = 'block';
                arrow.classList.add('expanded');
            }
        }
        
        // PDF下载功能
        document.getElementById('downloadPDF').addEventListener('click', function() {
            // 隐藏下载按钮
            const button = this;
            button.style.display = 'none';
            
            // 生成PDF选项
            const options = {
                margin: 8,
                filename: '张明-技术人员简历.pdf',
                image: { type: 'jpeg', quality: 0.95 },
                html2canvas: { scale: 2, useCORS: true, dpi: 192 },
                jsPDF: { unit: 'mm', format: 'a4', orientation: 'portrait' }
            };
            
            // 获取简历容器
            const element = document.body;
            
            // 保存当前状态
            const sections = document.querySelectorAll('.section-content');
            const initialStates = Array.from(sections).map(s => s.style.display);
            
            // 展开所有部分以在PDF中显示全部内容
            sections.forEach(s => s.style.display = 'block');
            
            // 展开所有子部分
            document.querySelectorAll('.subsection-content').forEach(s => s.style.display = 'block');
            
            // 生成PDF
            html2pdf().set(options).from(element).save().then(() => {
                // 恢复初始显示状态
                sections.forEach((s, i) => s.style.display = initialStates[i]);
                
                // 重新显示按钮
                button.style.display = 'flex';
            });
        });
    </script>
</body>
</html>
